Uma grande empresa de comércio eletrônico alocou um orçamento elevado para atividades de marketing antes de seu próximo evento de venda – seu maior evento do ano. 

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A equipe de marketing precisa apresentar as mensagens a serem entregues durante a campanha de marketing para atrair o máximo de clientes. A grande questão é: o que deve ser esse envio de mensagens?

Provavelmente, deveria ser: “Obter os melhores descontos”, ou “Obter as melhores marcas internacionais”, ou até mesmo “Obter a melhor qualidade aos melhores preços”. Qual funcionará melhor? Será que as três mensagens devem ser empregadas?

Esta é claramente uma situação complicada, com milhões de reais em jogo. A empresa, sendo inteligente, deseja utilizar os dados para responder a estas perguntas. Naturalmente, eles procuram o cientista de dados na equipe de marketing.

O cientista de dados propõe uma solução intuitiva e poderosa:

  1. Em primeiro lugar, identificar os principais tipos de clientes.
  2. Em seguida, determinar o que cada tipo se importa.
  3. Por fim, escolha uma mensagem que agrade a cada grupo de clientes.

Usando esta abordagem, foram identificados quatro grandes segmentos de clientes. Estudando suas características, inferia-se o que lhes interessava, e as mensagens eram adaptadas a cada grupo.

A empresa atingiu suas metas de marketing, atraindo todos os tipos de clientes e tornando o evento de venda um grande sucesso. Tal é o impacto que um cientista de dados em marketing pode criar.

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Analítica de Marketing Moderna

O marketing existe há séculos, e é implementado de diversas formas. No século XX, com o advento do rádio e da televisão, que tornaram mais fácil do que nunca alcançar grandes audiências, as marcas começaram a gastar milhões de dólares para ganhar a atenção dos clientes. 

Nos anos 70, a análise de marketing havia evoluído como uma disciplina, e muitos dos modelos comuns que usamos hoje (Quatro Ps e Modelagem Mix de Mercado sendo exemplos proeminentes) haviam sido desenvolvidos. 

Por volta de 1990, os telefones sem fio e uma mídia de massa mais evoluída tornaram necessário que as marcas adotassem uma abordagem científica do marketing. A análise de marketing estava florescendo.

Com os computadores pessoais, a Internet e os mecanismos de busca, o cenário mudou repentinamente para o marketing. 

As marcas estavam agora ansiosas para construir sua presença e ganhar uma parte da voz também no espaço digital. Os canais digitais fornecem dados muito mais ricos e podem ajudar a gerar uma compreensão melhor do perfil do cliente. 

Os esforços de marketing agora são Omnichannel – ou seja, online e offline. Esta revolução digital causou uma mudança de paradigma na forma como o marketing é feito e deu origem ao Modern Marketing e à Modern Marketing Analytics.

Modern Marketing Analytics

Não apenas os pontos de contato do cliente e os canais de marketing são muito mais complexos, adicionando complexidade à medição e atribuição, mas o volume de dados gerados é exponencialmente maior. 

Os dados antes eram estruturados principalmente, mas agora, dados não estruturados na forma de tweets, blogs e imagens são dominantes. 

Com enormes somas sendo gastas em marketing de afiliados e SEO, a eficácia destes canais, a qualidade do tráfego proveniente destes e as conversões das campanhas individuais precisam ser avaliadas rapidamente. 

A segmentação de clientes precisa ser feita em enormes dados – tanto estruturados como não estruturados. Claramente, a análise de marketing moderna é muito mais complexa e precisa de um cientista de dados moderno.

O cientista de dados em marketing

O cientista de dados em marketing precisa ser atualizado não apenas com as ferramentas e técnicas mais recentes, mas também deve ter a mentalidade para criar impacto comercial em um ambiente dinâmico e de ritmo acelerado. Além de ter uma boa compreensão do domínio, o cientista de dados moderno precisa:

  1. Conversar com as ferramentas modernas do ofício
  2. Ter familiaridade com as técnicas necessárias
  3. Estar confortável em trabalhar com grandes volumes de dados
  4. Estar apto para trabalhar com dados confusos
  5. Conseguir realizar uma aplicação focada, para resolver problemas e criar impacto usando dados

O moderno cientista de dados é uma nova espécie de cientista de dados que não se intimida com dados confusos, conhece as ferramentas do ofício e está ansioso para empregar suas habilidades para gerar um enorme valor a partir de dados, o que faz deles um bem valioso para qualquer marca/empresa.

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